redis是一个单线程的架构 ， 所有的操作全部都在一个主线程中完成 。所以一旦Redis发生阻塞 ， 那将是一场噩梦 。接下来 ， 我们就来看下对于Redis发生阻塞问题 。如何排查以及解决 。
Redis数据结构或API使用不合理
存在大对象且对大对象进行复杂的较高的命令
1、对一个有千万个元素的hash执行hgetall操作, 或del操作.类似的这种操作都会造成Redis阻塞
2、对于这种大对象可以采用redis-cli -h {host} -p {port} bigkeys 来查看 。但是该命令只能查询某类型中的其中最大的一个key 。如果你想查询多个 。可以采用修改redis-cli源代码的方式（Redis的源代码是C） 。如果不想修 改源代码的话也可以使用scan来完成 。
对于Scan命令需要注意 。该命令只能扫描单台Redis上的数据 。如果你是一个集群 ， 需要每台机器执行一遍 。但是如果你使用开源的客户端的话（比如：JAVA的Lettuce客户端）就已经帮你把scan命令实现为可以扫描整个集群了 。
【Redis阻塞问题排查】3、然后对大对象进行拆分 。具体拆分要视业务而定了 。
Redis的CPU使用率接近100%
1、从机同步主机数据 。从机接受到rdb文件后从磁盘加载数据
2、主从持久化数据 。
3、将cpu使用率达到100% ， 有可能是真实业务访问量确实很大 。单台Redis达到每秒处理6万+的请求 。这个时候就只能做水平扩展了
4、如果Redis每秒操作数只有几百 ， 或者几千 ， 且cpu还是很高的话就有可能使用了高算法复杂度的命令 。例如hgetall 。还有一种可能是内存的过度优化导致 。这种情况目前暂时没有遇到 ， 但也纳入考虑范围 。
Cpu竞争
1、Redis是一个CPU密集型的应用 ， 不适合和其他CPU密集的服务部署在一起 。
2、在生产环境中 ， 我们一台服务器的配置是32核逻辑cpu, 256GB内存 。每台机器如果只部署一台Redis比较浪费 。所以可能会一台机器部署多个Redis 。通常会将Redis进程绑定到CPU上 。但是在生成RDB文件或者AOF持久话时 ， 就会产生子进程 。这样子进程与父进程会产生CPU竞争 。所以当开启持久化或者主节点 。不建议绑定CPU
内存交换
Redis是一个内存型数据库 ， 所有数据全部放在内存中 。所以强烈建议不开启内存交换
网络问题
主从同步网络延迟较大的话 ， 导致从机经常断线重连 。如果断线时间久了 。导致从机再次连接上主机时会全量同步 ， 这时主机 ， 从机都会收到影响
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